AlphaGo式搜索是一种搜索算法，它是由DeepMind开发的AlphaGo团队在开发AlphaGo程序时使用的搜索策略。
AlphaGo是一个基于人工智能的围棋程序，它在2016年击败了世界冠军柯洁，引起了广泛的关注。
AlphaGo式搜索的核心思想是使用蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）算法来进行搜索。
MCTS是一种启发式搜索算法，它通过模拟大量的随机对局来评估每个可能的下法的价值，并选择潜在收益最高的下法。
具体来说，AlphaGo式搜索包括以下几个步骤：
1. 扩展树：开始时，搜索树只有一个根节点，代表当前的游戏状态。然后，从根节点开始，通过不断扩展树的分支来表示可能的对局情况。
2. 选择动作：在扩展树的过程中，AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索算法来选择下一个动作。蒙特卡洛树搜索包括两个阶段：选择和扩展。
选择阶段通过不断选择最优的子节点来向下遍历树，直到达到叶子节点。选择的依据通常是一个综合考虑了子节点的胜率和探索性的上限置信区间的评估函数。
3. 扩展节点：一旦达到叶子节点，AlphaGo会扩展该节点以表示可能的对局情况。它通过在当前节点的子节点中添加一个新的子节点来模拟下一步的对局情况。
4. 模拟对局：在扩展节点后，AlphaGo使用快速模拟来评估每个子节点的价值。它通过模拟大量的随机对局来估计每个子节点的胜率，然后根据这些胜率来选择下一步的动作。#人工智能#
5. 更新价值：在模拟对局后，AlphaGo会根据对局的结果来更新每个节点的价值。它使用蒙特卡洛树搜索算法中的回溯法来更新每个节点的胜率和访问次数。
通过不断重复上述步骤，AlphaGo式搜索能够找到在当前局面下最有可能获胜的下法。它的搜索策略可以适应不同的对局情况，并且具有较高的搜索效率和准确性。
